Системы искусственного интеллекта. Гудков П.А. - 39 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

39
Рис. 4.6
Она открывается только в том случае, когда в окне Network/Data
Manager выделена созданная сеть остановятся активными кнопки View,
Initialize, Simulate, Train, Adapt.
Панель имеет 6 закладок:
· View (Просмотреть) – структура сети;
· Initialize (Инициализация) – задание начальных весов и смещений;
· Simulate (Моделирование) – моделирование сети;
· Train (Обучение) – обучение сети;
· Adapt (Адаптация) – адаптация и настройка параметров сети;
· Weights (Веса) – просмотр установленных весов и смещений.
Пример. Нейронная сеть с прямой передачей сигнала.
Создать и обучить нейронную сеть выполнению операции у = х
1
2
+ х
2
,
если заданы последовательности входа Р = [1 0.5 0 1; –2 0 0.5 1] и цели
Т = [–1 0.25 0.5 2].
Сформируем последовательности входов и целей в рабочей области
GUI-интерфейса NNTool, используя окно Create New Data. Выберем
нейронную сеть типа feed-forward backprop с прямой передачей сигнала и с
обратным распространением ошибки. Схема этой сети показана на рис. 4.6.
                                      Рис. 4.6

      Она открывается только в том случае, когда в окне Network/Data
Manager выделена созданная сеть остановятся активными кнопки View,
Initialize, Simulate, Train, Adapt.
      Панель имеет 6 закладок:
   · View (Просмотреть) – структура сети;
   · Initialize (Инициализация) – задание начальных весов и смещений;
   · Simulate (Моделирование) – моделирование сети;
   · Train (Обучение) – обучение сети;
   · Adapt (Адаптация) – адаптация и настройка параметров сети;
   · Weights (Веса) – просмотр установленных весов и смещений.


      Пример. Нейронная сеть с прямой передачей сигнала.
      Создать и обучить нейронную сеть выполнению операции у = х12 + х2,
если заданы последовательности входа Р = [1 0.5 0 1; –2 0 0.5 1] и цели
Т = [–1 0.25 0.5 2].
      Сформируем последовательности входов и целей в рабочей области
GUI-интерфейса NNTool, используя окно Create New Data. Выберем
нейронную сеть типа feed-forward backprop с прямой передачей сигнала и с
обратным распространением ошибки. Схема этой сети показана на рис. 4.6.

                                                                          39

Страницы